Engenharia de Dados | Híbrido ou Remoto - 133588

 Posted 5 days ago
  
 Brazil
  
2-5 years experience
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AI Summary

Develop and maintain scalable data pipelines and ETL/ELT processes to ensure high-performance data integration. Collaborate with multidisciplinary teams to optimize cloud data architectures and ensure data governance and quality.

Sobre a vaga

Buscamos profissionais com experiência em Engenharia de Dados para atuar em projetos de alta complexidade, desenvolvendo soluções escaláveis, resilientes e de alta performance voltadas para processamento, integração e disponibilização de dados.

Esta é uma oportunidade com possibilidades de atuação em projetos nacionais e internacionais, em diferentes modelos de trabalho (híbrido ou remoto).

 

Responsabilidades

  • Desenvolver e manter pipelines de dados escaláveis e eficientes;

  •  

    Atuar na construção e evolução de processos ETL/ELT;

  •  

    Projetar e otimizar arquiteturas de dados em ambientes cloud;

  •  

    Garantir qualidade, confiabilidade e governança dos dados;

  •  

    Trabalhar com grandes volumes de dados estruturados e não estruturados;

  •  

    Atuar na resolução de problemas, debugging e otimização de performance;

  •  

    Colaborar com times multidisciplinares, incluindo Analytics, BI, Data Science, DevOps e Engenharia de Software;

  •  

    Participar da sustentação e monitoramento de plataformas de dados em produção.

Requisitos

  • Experiência com Engenharia de Dados;

  •  

    Conhecimento sólido em SQL e modelagem de dados;

  •  

    Experiência com Python, Scala ou Java;

  •  

    Vivência com ETL/ELT e pipelines de dados;

  •  

    Conhecimento em Cloud (AWS, Azure ou GCP);

  •  

    Experiência com bancos de dados SQL e NoSQL;

  •  

    Vivência com ferramentas de orquestração e processamento de dados;

  •  

    Conhecimento em CI/CD e versionamento de código.

Diferenciais

  • Experiência com Spark, Databricks, Kafka, Airflow ou Snowflake;

  •  

    Vivência com arquiteturas modernas de dados, Data Lake ou Data Warehouse;

  •  

    Experiência com Docker e Kubernetes;

  •  

    Conhecimento em projetos de Analytics, IA ou Machine Learning;

  •  

    Vivência em ambientes de alta escalabilidade;

  •  

    Experiência em ambientes bancários ou financeiros.

 

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